論文の概要: Voice-Based Conversational Agents and Knowledge Graphs for Improving
News Search in Assisted Living
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14286v1
- Date: Fri, 24 Mar 2023 21:49:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 20:57:36.154270
- Title: Voice-Based Conversational Agents and Knowledge Graphs for Improving
News Search in Assisted Living
- Title（参考訳）: 生活支援におけるニュース検索改善のための音声対話エージェントと知識グラフ
- Authors: Phillip Schneider, Nils Rehtanz, Kristiina Jokinen and Florian Matthes
- Abstract要約: 生活支援のための知識グラフと会話エージェントを組み合わせた革新的なソリューションを提案する。
グラフデータベースを利用してセマンティックなニュースデータを構築することで、ケア依存者が関連するニュースを簡単に発見し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.492444446637856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the healthcare sector is facing major challenges, such as aging
populations, staff shortages, and common chronic diseases, delivering
high-quality care to individuals has become very difficult. Conversational
agents have shown to be a promising technology to alleviate some of these
issues. In the form of digital health assistants, they have the potential to
improve the everyday life of the elderly and chronically ill people. This
includes, for example, medication reminders, routine checks, or social
chit-chat. In addition, conversational agents can satisfy the fundamental need
of having access to information about daily news or local events, which enables
individuals to stay informed and connected with the world around them. However,
finding relevant news sources and navigating the plethora of news articles
available online can be overwhelming, particularly for those who may have
limited technological literacy or health-related impairments. To address this
challenge, we propose an innovative solution that combines knowledge graphs and
conversational agents for news search in assisted living. By leveraging graph
databases to semantically structure news data and implementing an intuitive
voice-based interface, our system can help care-dependent people to easily
discover relevant news articles and give personalized recommendations. We
explain our design choices, provide a system architecture, share insights of an
initial user test, and give an outlook on planned future work.
- Abstract（参考訳）: 高齢化、スタッフ不足、一般的な慢性疾患など、医療分野は大きな課題に直面しているため、個人への高品質なケアの提供は非常に困難になっている。
会話エージェントは、これらの問題を緩和するための有望な技術であることが示されている。
デジタルヘルスアシスタントの形では、高齢者や慢性疾患者の日常生活を改善する可能性を秘めている。
これには例えば、薬のリマインダー、定期的なチェック、ソーシャルなチャットが含まれる。
さらに、会話エージェントは、日々のニュースやローカルイベントに関する情報にアクセスするための基本的なニーズを満たすことができ、それによって個人は周囲の世界に情報を提供し、つながり続けることができる。
しかし、特に技術的リテラシーや健康関連障害に乏しい人にとっては、関連するニュースソースの発見や、オンラインで利用可能な多くのニュース記事のナビゲートは圧倒的である。
この課題に対処するために,生活支援におけるニュース検索のための知識グラフと会話エージェントを組み合わせた革新的なソリューションを提案する。
グラフデータベースを利用してニュースデータを意味論的に構造化し、直感的な音声ベースのインターフェースを実装することで、ケア依存の人々が関連するニュース記事を簡単に発見し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することができる。
設計上の選択を説明し、システムアーキテクチャを提供し、最初のユーザテストに関する洞察を共有し、今後の計画について展望を与えます。
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